边缘计算顶会SEC 2019论文速览（一）
SEC是由ACM和IEEE联合举办的边缘计算顶级会议（ACM/IEEE Symposium on Edge Computing，SEC），是全球首个以边缘计算为主题的科研学术会议。至今已举办4届，SEC 2019 于2019年11月7日至9日在美国华盛顿隆重召开。
SEC 2019 简介
边缘计算是一种新的计算范例，其中服务器资源（从信用卡大小计算机到小型数据中心）被放置在更靠近数据和信息生成源的位置。应用程序和系统开发人员使用这些资源来开发新型的对延迟和带宽敏感的应用程序，而这些应用程序是当前云计算体系结构无法实现的。边缘计算位于将计算整合到海量数据中心的对立面，在过去的十年中，云中心计算一直占据着云计算领域的主导地位。诸如微数据中心，智能边缘，小云和雾之类的流行术语已互换使用来描述边缘计算。
第四届ACM/IEEE边缘计算研讨会（SEC，ACM/IEEE Symposium on Edge Computing ）旨在提出与网络边缘计算机系统和应用程序的设计，实现，分析，评估和部署等激动人心的创新研究。 SEC是一个论坛，由顶尖的研究人员，工程师，学生，企业家和政府官员组成，他们共同探讨并重新思考云计算架构和拥抱边缘计算所带来的机遇和挑战。 SEC广泛考虑了边缘计算，并征求了涵盖边缘计算任何方面的系统实践许多领域的贡献。主题包括但不限于：
• 边缘计算基础架构和启用边缘的应用程序
• 边缘计算的蜂窝基础设施
• 边缘计算是5G应用和服务的推动力
• 网络连接，例如从客户端到边缘以及从边缘到云
• 物联网中心
• 边缘机器学习和AI的算法和技术
• 边缘节点上的地理分布分析和索引
• 边缘计算和设备的硬件架构
• 边缘计算中的监视，管理和诊断
• 边缘计算的资源管理和可靠性
• 安全和隐私问题
• 车辆，企业和制造系统
• 编程模型和工具包
SEC 2019 主要有五个主议题：
• Edgy Resource Management
• Apps (killer?) at the edge
• Mobile & Wearable Devices
• The Bleeding Edge of Machine Learning
• Robust Systems and Services
还包括以下的活动：
• Poster Session 海报会议
• PhD Forum 博士论坛
• Women-in-computing 女性在云计算
• ArchEdge：第二届边缘计算计算架构研讨会
• EdgeSP：第二届ACM / IEEE边缘计算安全性和隐私研讨会
• HotWoT 2019：关于物联网热点话题的第二届ACM / IEEE研讨会
议题一：Edgy Resource Management
Linearize，Predictand Place: Minimizing the Makespan for Edge-based Stream Processing of Directed Acyclic Graphs
背景：
许多的物联网应用建立在信息物理系统，如智能网格，应对重要事件必须采用控制措施；如工序不匹配，需要低延迟的处理数据流对快速事件的检测和异常修复。这些流应用通常采取有向无环图（DAGs）的形式。顶点代表运营商，边代表运营商之间的数据流。为了保证边缘计算的适应性，必须以合理地权衡运营商之间的通信成本，以及由于运营商在受资源限制的边缘设备上共置而产生的干扰成本的方式，来放置这些应用程序。
解决方案：
为解决这些挑战并大大简化DAG在任意大小和拓扑下的放置问题。该文提出一种算法，将DAG的任意流转换成一组线性链。随后，用于共处一地的线性链数据驱动的等待时间预测模型来通知运营商的位置，从而使定义为DAG中最大等待时间下降路径的跨度最小化。
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LinkShare: Device-Centric Control for Concurrent and Continuous Mobile-Cloud Interactions
背景：
移动应用程序变得越来越复杂。新兴的认知辅助应用程序可能涉及多个计算密集型模块，这些模块需要连续且同时工作，这进一步增加了这些移动设备上本已有限的资源的负担。尽管将计算卸载到边缘或云仍然是事实上的解决方案，但是现有方法仅受应用程序内部操作或以边缘/云为中心的调度的限制。相反，人们认为在移动端需要操作系统级别的协调才能充分支持多平台的前景应用程序卸载。具体来说，本地移动系统资源和到达云的网络带宽都需要在并发卸载任务之间进行智能分配。
解决方案：
构建了系统级调度程序服务LinkShare，该服务包装了操作系统调度程序以在多个卸载请求之间进行协调。 LinkShare首先采用最早的截止期限，即有限共享（EDF-LS），以平衡实时需求和公平性。 EDF-LS最多可将截止期限未命中事件减少30％。
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Sandpaper : Mitigating performance interference in CDN edge proxies
背景：
现代内容交付网络（CDN）允许其客户（即网络服务运营商）通过在CDN网络边缘上载并执行代码来自定义请求的处理。为了实现规模化，CDN放弃了重量级虚拟化技术。取而代之的是，所有请求通常都在同一OS甚至进程中执行。但是，当这些请求对多个系统资源有不同要求时，可能会出现性能干扰。
解决方案:
Sandpaper，这是一种新的实用的多资源请求调度程序，用于减轻CDN边缘环境中的性能干扰。尽管存在一些限制，Sandpaper仍会强制执行公平性，例如在应用程序运行时提供协助并在操作系统的基础资源调度程序之上运行。通过利用关于理论系统模型与实际系统之间差异的关键见解，Sandpaper弥合了困扰现有调度程序的资源利用与多资源公平之间的权衡。我们在开放源CDN边缘代理Varnish之上实现了Sandpaper，并证明了它可以减轻性能干扰，同时保持较高的资源利用率并且几乎没有性能开销。
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DeFog : Fog Computing Benchmarks
背景：
当前没有基准可以直接在纯云，纯边缘和云-边缘（Fog）部署平台之间比较应用程序的性能，以获取有关潜在性能改进的任何见解。
解决方案：
该文提出了DeFog，这是第一个Fog基准测试套件，用于：（i）使用标准方法减轻雾化基准测试的负担（ii）通过收集有关基准的相关度量标准目录来促进对目标平台的理解。
项目代码：
(https://github.com/qub-blesson/DeFog).
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议题二：Robust Systems and Services
Infrastructure Fault Detection and Prediction in Edge Cloud Environments
背景：
作为新兴的5G系统组件，边缘云已成为提供关键业务，物联网和内容交付应用程序等关键服务的关键之一。但是，由于边缘云的故障转移机制有限，因此非常不希望出现故障（例如CPU或HDD故障）。当基础设施故障发生在边缘云中时，它们会累积和传播；导致系统和应用程序性能的严重下降。因此，至关重要的是及早发现这些故障并加以缓解。
解决方案：
在本文中，我们提出了使用监督型机器学习和统计技术在基础架构级别的边缘云中检测和预测所有故障的框架。提议的框架由以下三个主要部分组成：（1）数据预处理，（2）故障检测和（3）故障预测。结果表明，该框架可以及时地在线检测和预测一些故障。
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CSPOT : Portable, Multi-scale Functions-as-a-Service for IoT
在本文提出了CSPOT，这是一个分布式运行时系统，用于实现“物联网”（IoT）的功能即服务（FaaS）编程模型。该项目扩展了此FaaS模型，使其适合在IoT的所有规模的层级中使用（传感器，边缘设备和云），以促进健壮，便携式和低延迟的IoT应用程序的开发和部署。
CSPOT 项目地址
https://github.com/MAYHEM-Lab/cspot.git.
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Why Cloud Applications Are not Ready for the Edge (yet)
背景：
移动边缘云（MEC）是分布式平台，其中遥远的数据中心与位于网络边缘的计算和存储容量相辅相成。其广泛的资源分布使MEC能够满足低延迟和高带宽的需求，以提高用户体验。随着现代云应用程序越来越多地构建为小型，可独立部署的服务的集合，它们可以灵活地部署来自集中式数据中心和边缘位置的资源的各种配置。原则上，此类应用程序应放置在适当的位置，以利用MEC的优势来减少服务响应时间。
解决方案：
本文充分说明了在MEC上部署此类云微服务应用程序的好处。使用两个流行的基准，与传统观点相比，即使在边缘位置部署了大多数应用程序服务，端到端延迟也没有显着改善。
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Quartz : Time-as-a-Service for Coordination in Geo-Distributed Systems
背景：
从数据库到物理网络应用程序的地理分布系统范围越来越多，需要重新共享和精确地实现协调。特别适用于信息物理应用，从本地规模的机器人协调和城市规模的交通管理到区域/星球尺度的智能电网。这些应用程序中的每一个都利用事件排序和定时偏移量来做出实时决策，从而在其分布式端点上以协调的方式进行操作。边缘计算的出现，特别是为了促进低延迟决策的制定，正在利用一种趋势，即具有不同时序要求的多种网络物理和软件应用程序将同时存在于云和边缘中。
解决方案：
为了启用在多租户地理基础架构上运行的基于容错的基于时间的协同应用程序，引入了Quartz框架，该框架公开了“时间即服务（Time-as-a-Service）”。Quartz允许地理分布的应用程序组件各自指定其时序要求，而Quartz则自主地安排基础结构以解决问题。基于时间轴抽象，以红色的虚拟时间概念为中心，Quartz提供了一个API，使开发基于时间的地理分布应用程序变得容易。Quartz使用此API将时序不确定性（即，交付的时间质量（QoT））反馈给每个应用程序，从而使其在时钟同步失败时具有容错能力。Quartz专为容器化应用程序而设计，具有分布式体系结构，并使用容器化的微服务实现。在真实世界中嵌入式，边缘和云平台的实验评估突出显示了体系结构的性能和可伸缩性。
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